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内容紹介
臨床研究を行おうとすると，最大の難関となるのが臨床（あるいは生物）統計学のようである．「大学で習っていない」，「教科書を読んでもよくわからない」等々．本書は，筆者が東京大学大学院医学系研究科全体に対して行っている「医療統計学入門」の講義に臨床試験関連の解説を加えたものである．
目次
1．バラツキとバイアス
2．ランダム化とランダムサンプリング―P値とは何か?
3．検査データの解釈―ベイズ統計学入門
4．評価の信頼性と妥当性
5．医学研究の方法論(1) 臨床研究の評価基軸と“比較”
6．医学研究の方法論(2) 臨床研究の品質管理・保証と方法論の分類
7．医学研究の方法論(3) 仮説の提示から検証へ
8．医学研究の方法論(4) 臨床試験概論とメタアナリシス
9．医学研究の方法論(5) 意思決定に必要なエビデンスの強さと研究発表の標準化
10．データの記述
11．統計的推測の基礎(1) 確率変数と確率分布（2項分布とポアソン分布）
12．統計的推測の基礎(2) 同時分布・周辺分布・条件付き分布
13．統計的推測の基礎(3) 正規近似とin silico実験
14．統計的推測の基礎(4) 統計的推測の枠組み
15．統計的推測の基礎(5) 統計解析結果の解釈をめぐる議論―MEGA Studyとゲフィチニブ
16．統計的推測の基礎(6)推定論(1) 推定量の良さとは
17．統計的推測の基礎(7)推定論(2) 不偏推定量の問題と最尤推定量
18．統計的推測の基礎(8)推定論(3) 標準化死亡比とハザード
19．統計的推測の基礎(9)推定論(4) 最小2乗法と一般化線形モデル
2．ランダム化とランダムサンプリング―P値とは何か?
3．検査データの解釈―ベイズ統計学入門
4．評価の信頼性と妥当性
5．医学研究の方法論(1) 臨床研究の評価基軸と“比較”
6．医学研究の方法論(2) 臨床研究の品質管理・保証と方法論の分類
7．医学研究の方法論(3) 仮説の提示から検証へ
8．医学研究の方法論(4) 臨床試験概論とメタアナリシス
9．医学研究の方法論(5) 意思決定に必要なエビデンスの強さと研究発表の標準化
10．データの記述
11．統計的推測の基礎(1) 確率変数と確率分布（2項分布とポアソン分布）
12．統計的推測の基礎(2) 同時分布・周辺分布・条件付き分布
13．統計的推測の基礎(3) 正規近似とin silico実験
14．統計的推測の基礎(4) 統計的推測の枠組み
15．統計的推測の基礎(5) 統計解析結果の解釈をめぐる議論―MEGA Studyとゲフィチニブ
16．統計的推測の基礎(6)推定論(1) 推定量の良さとは
17．統計的推測の基礎(7)推定論(2) 不偏推定量の問題と最尤推定量
18．統計的推測の基礎(8)推定論(3) 標準化死亡比とハザード
19．統計的推測の基礎(9)推定論(4) 最小2乗法と一般化線形モデル
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大橋靖雄 編著
